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AI與大數(shù)據(jù)發(fā)展核心是人才 企業(yè)如何培養(yǎng)和找到人才

2019-08-12 08:58:26   來源:新浪科技   評論:0   [收藏]   [評論]
導(dǎo)讀:  [AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中,最核心的是人才?梢灶A(yù)見,在未來幾年內(nèi),企業(yè)對大數(shù)據(jù)和AI人才的需求會越來越大。企業(yè)應(yīng)該多花點(diǎn)時間尋找適合自己的人才,并通過有效的機(jī)制把團(tuán)隊(duì)管理好,讓團(tuán)隊(duì)更好地創(chuàng)造
  [AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中,最核心的是人才?梢灶A(yù)見,在未來幾年內(nèi),企業(yè)對大數(shù)據(jù)和AI人才的需求會越來越大。企業(yè)應(yīng)該多花點(diǎn)時間尋找適合自己的人才,并通過有效的機(jī)制把團(tuán)隊(duì)管理好,讓團(tuán)隊(duì)更好地創(chuàng)造價值。]

  人工智能(AI)與大數(shù)據(jù)是最近幾年科技界乃至商業(yè)社會最火的詞。正如阿里巴巴創(chuàng)始人馬云所說,我們已經(jīng)步入了數(shù)據(jù)技術(shù)時代(Data Technology),數(shù)據(jù)的重要性和威力越來越顯現(xiàn)出來。隨著大數(shù)據(jù)存儲和計算的迅猛發(fā)展,AI技術(shù)像是插上了翅膀,理論和應(yīng)用層面都在近幾年取得了很大的突破。我們在現(xiàn)在和未來看到越來越多的商業(yè)落地,如機(jī)場的人臉識別、搜索推薦、人機(jī)交互的智能語音音箱等,這些技術(shù)與應(yīng)用正在從方方面面改變著人類的生活。

  AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用中,最核心的是人才。筆者在美國學(xué)習(xí)與工作多年,并在谷歌公司擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家,對此深有體會,所以通過本文,從以下幾個方面對人才這個話題做出探討。

  市場對AI和大數(shù)據(jù)人才的需求

  市場對人才的需求一般分為兩類:研究型人才和應(yīng)用型人才。

  研究型人才一般是知名人工智能研究機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)招募對象,比如大家耳熟能詳?shù)墓雀璐竽X、臉書的研究部、阿里的達(dá)摩院等,都對研究型人才求賢若渴。研究型人才大部分是國內(nèi)外知名學(xué)府計算機(jī)、電子工程、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等專業(yè)的博士背景,他們側(cè)重于架構(gòu)的創(chuàng)新(比如大名鼎鼎的MXNET、Spark、Tensor Flow),或者算法的創(chuàng)新(比如計算速度、準(zhǔn)確率、普世性等),在各自的研究領(lǐng)域鉆研得比較深。這類崗位的錄取標(biāo)準(zhǔn)很高,基本都要求發(fā)表頂級會議論文(比如神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會NIPS、國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會ICML、電氣和電子工程師協(xié)會IEEE等)。

  很多知名人工智能研究機(jī)構(gòu)會和海內(nèi)外高校有合作關(guān)系,比如滴滴和密歇根大學(xué),商湯科技和香港中文大學(xué)。和高校不同的是,人工智能研究機(jī)構(gòu)一般會有短期和長期的落地規(guī)劃。具體說來,研究機(jī)構(gòu)最終要么是希望研究成果與現(xiàn)有產(chǎn)品結(jié)合,打磨出更好的產(chǎn)品,比如谷歌這幾年力推的谷歌助手;要么是為未來推出新產(chǎn)品做技術(shù)積累。目前研究型人才相對稀缺,所以很多剛畢業(yè)且學(xué)術(shù)做得很好的博士生會有很不錯的工作邀約。

  另外,學(xué)校里的教授也是這些研究機(jī)構(gòu)非常看重的一批人。近些年來比如多倫多大學(xué)的杰弗里·欣頓(GeoffreyHinton)、斯坦福的李飛飛、卡耐基梅隆大學(xué)的安德魯·摩爾(AndrewMoore)等學(xué)術(shù)大牛都在谷歌等大公司的研究部門帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)做創(chuàng)新。他們走出象牙塔,一方面致力于推動科技落地,變成看得見摸得著的產(chǎn)品,造福人類;另一方面致力于推動科技民主化,使科技讓更多的人了解并且掌握,形成百家爭鳴、百花齊放的場面。這些高素質(zhì)的博士生和教授引領(lǐng)著前沿技術(shù)的探索,推動著產(chǎn)品的創(chuàng)新。

  至于應(yīng)用型人才,就數(shù)量而言,比研究型人才要多得多。這些人才通常至少是理工科背景的碩士或者博士,從事數(shù)據(jù)科學(xué)或者算法工程師這類工作,他們?yōu)楫a(chǎn)品的最終落地而服務(wù)。

  這類人才需要有扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計功底和編程能力(包括算法和性能調(diào)優(yōu)),對產(chǎn)品也需要有一定程度的了解。一個只懂產(chǎn)品卻不能動手,或者不懂產(chǎn)品只照著別人所說而寫代碼的人,都不能稱之為理想的AI與大數(shù)據(jù)人才。除了這些硬功夫外,如何與人溝通、領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)、管理上下級期望、如期完成工作,也是十分重要的環(huán)節(jié)。

  當(dāng)然,頂尖的人才,除了具備上述能力外,還需要具備在不確定性中決策的能力,比如如何通過數(shù)據(jù)確定產(chǎn)品該做什么,不該做什么,使用什么技術(shù)棧(一系列技術(shù)的集合),怎么高效實(shí)現(xiàn)整個流程管理,如何評估產(chǎn)品,確定產(chǎn)品迭代方向,怎么跨部門協(xié)作調(diào)動資源完成整個項(xiàng)目等。這類能帶領(lǐng)一個較大團(tuán)隊(duì)打出勝仗的人才,在市場上屈指可數(shù),他們一般也因此得以在大公司擔(dān)任重要職位。

  至于經(jīng)驗(yàn)稍淺的,比如剛畢業(yè)或者工作僅僅2~3年的人,他們通常能把別人布置的任務(wù)做好,但缺乏思考深度和整體性。不過這些側(cè)重寫代碼或做分析的,也是公司不可或缺的人才,培養(yǎng)幾年,一定會有優(yōu)秀者冒出來,這部分人在美國被稱為Individual Contributor(個人貢獻(xiàn)者),主要擔(dān)任技術(shù)類職位。

  企業(yè)如何找到人才

  合適的人才通常擁有優(yōu)秀的背景,比如亮眼的學(xué)歷、頂級公司的工作經(jīng)歷、帶領(lǐng)過重大項(xiàng)目等。通過這些大致可以判斷候選人應(yīng)該放在企業(yè)的什么位置上。

  對于研究型人才,企業(yè)通常可以去學(xué)校招聘、通過導(dǎo)師推薦或者學(xué)術(shù)會議交流來認(rèn)識。對于應(yīng)用型人才,尤其是核心候選崗位,可能最靠譜的方式,是通過朋友介紹或者招攬以前有過交集的人才。

  另外,筆者認(rèn)為,通過獵頭、各種會議、職業(yè)社交網(wǎng)站,也是企業(yè)發(fā)現(xiàn)人才不錯的渠道。當(dāng)有了目標(biāo)候選人以后,企業(yè)代表可以通過發(fā)郵件甚至約出來喝咖啡面對面溝通,更好地增進(jìn)彼此的了解和信任。這種方式在美國硅谷頗為常見,企業(yè)常常主動邀請候選人前往公司參觀,和高管以及團(tuán)隊(duì)主要成員溝通,讓候選人了解公司的方向和對人才的態(tài)度,打消候選人的顧慮。畢竟對于人才而言,跳槽也是有風(fēng)險的,尤其是比較資深的員工,自然不希望去一個不適合自己的地方,浪費(fèi)幾年寶貴時光。

  候選人的情況一直在變,給候選人良好的面試體驗(yàn),有助于吸引優(yōu)秀人才的注意。當(dāng)然,筆者認(rèn)為,企業(yè)還要尊重每位候選人的時間和誠意,對候選人而言,除了思考薪酬、抱負(fù)的實(shí)現(xiàn)、自己的研究興趣和企業(yè)氛圍都是需要重點(diǎn)考量的因素。

  企業(yè)如何組建數(shù)據(jù)科學(xué)和AI團(tuán)隊(duì)

  無論是初創(chuàng)科技公司,還是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,都涉及組建數(shù)據(jù)科學(xué)或是人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。筆者認(rèn)為,組建AI團(tuán)隊(duì)不是件容易的事,一方面,優(yōu)質(zhì)的AI人才在當(dāng)今依舊比較稀缺,另一方面,優(yōu)秀的AI人才對于技術(shù)和商業(yè)的要求都比較高。

  從技術(shù)層面來說,計算機(jī)編程和架構(gòu)能力以及數(shù)學(xué)和統(tǒng)計能力等都是必不可少的。優(yōu)秀的AI領(lǐng)導(dǎo)型人才在市場上極度稀缺,因?yàn)樗麄冃枰獙η把匮芯亢蜕虡I(yè)應(yīng)用都在行,在AI研究院擔(dān)任高管的,一般都是在美國知名公司任職過,有海外優(yōu)秀學(xué)術(shù)背景的人才。

  作為新學(xué)科,AI有很多難題需要解決,也有很多未開發(fā)的處女地等待挖掘,必要的研究能力當(dāng)然是不可或缺的,但是光發(fā)學(xué)術(shù)論文還不夠,領(lǐng)導(dǎo)型人才還需要知道怎么落地,以多大成本落地,并預(yù)知未來的技術(shù)風(fēng)險和挑戰(zhàn)。比如,對于一些工業(yè)AI場景,是用云服務(wù)還是邊緣計算,如何確定產(chǎn)品難度和后期開發(fā)成本,怎么迭代和擴(kuò)展等,都需要通盤考慮。領(lǐng)導(dǎo)型人才每天需要面對很多選擇,而每個選擇都會直接影響后期選擇和投入。這些本事需要從非常有經(jīng)驗(yàn)的業(yè)界大牛那兒獲取,找到那些人也只是第一步。

  當(dāng)找到這些AI人才后,企業(yè)還要充分放權(quán)。這類人才通常有很強(qiáng)的人脈,通過他們舉薦人才并組織團(tuán)隊(duì),相對企業(yè)自己動手要容易得多。一些有抱負(fù)的人才也會因?yàn)檫@類領(lǐng)袖型人才的加盟而加盟,形成羊群效應(yīng)。以筆者在美國的經(jīng)驗(yàn)看,很多優(yōu)秀的年輕人選擇谷歌等公司也是因?yàn)槠诖尤氪笈5镊庀隆?/p>

  當(dāng)然,組建優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)和AI團(tuán)隊(duì)不得不提的還有資金。這方面,硅谷很多優(yōu)秀的公司很舍得投入。當(dāng)招聘的員工背景優(yōu)秀、聰明且動手能力很強(qiáng)時,人才就成了類似谷歌這類公司的最大護(hù)城河。

  組建團(tuán)隊(duì)只是第一步。如何把團(tuán)隊(duì)擰成一股繩,變成一支能打勝仗的部隊(duì)呢?這就要考驗(yàn)領(lǐng)導(dǎo)型人才的智慧、公司的激勵機(jī)制和人才培養(yǎng)機(jī)制了。

  企業(yè)如何培養(yǎng)人才

  筆者看來,培養(yǎng)人才可以從以下三方面去實(shí)施。

  首先,企業(yè)可以嘗試讓員工做一些比自己級別高一級的工作。谷歌等公司在這方面就做得非常出色,谷歌員工的成就感來源于自己的工作對產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的影響力,感受到的影響力越大,就會越主動承擔(dān)責(zé)任。所以,給員工一部分比自己級別高一級的工作,會整體上擴(kuò)大項(xiàng)目和工作的影響力。

  其次,企業(yè)要決心放權(quán),相信員工的能力和責(zé)任心。當(dāng)然,在給他們更大挑戰(zhàn)的同時,也要幫助他們解決困難,必要的溝通和鼓勵是必不可少的,比如,定期組織培訓(xùn)、讀書小組活動、安排員工出去開會和同行交流,讓他們感覺到在企業(yè)里可以學(xué)到東西,感覺到企業(yè)在他們身上花了真金白銀,并因此增加員工對企業(yè)的認(rèn)同感。

  最后,企業(yè)要營造一個公平的激勵機(jī)制。企業(yè)對員工工作的認(rèn)同體現(xiàn)在工資、獎金和晉升上,創(chuàng)造一個公平的激勵機(jī)制不可或缺,最好需要晉升委員會的介入。晉升委員會的成員大多數(shù)都是資深的領(lǐng)導(dǎo)型人才,在審批激勵機(jī)制與晉升時,要確保獨(dú)立性,有必要的話還可以設(shè)立答辯環(huán)節(jié)。這類似于博士論文答辯,候選人需提交相關(guān)材料和代碼以證明自己在各個方面都已經(jīng)準(zhǔn)備好承擔(dān)下一級的任務(wù)。

  可以預(yù)見,在未來幾年內(nèi),企業(yè)對大數(shù)據(jù)和AI人才的需求會越來越大。企業(yè)應(yīng)該多花點(diǎn)時間尋找適合自己的人才,并通過有效的機(jī)制把團(tuán)隊(duì)管理好,讓團(tuán)隊(duì)更好地創(chuàng)造價值。

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責(zé)任編輯:zsz

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